基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腐蝕速率預(yù)測(cè)
化工廠各工藝設(shè)備之間通??抗艿肋M(jìn)行連接。因此,管道被譽(yù)為化工廠設(shè)備單中的“血管”,充當(dāng)著各項(xiàng)工藝介質(zhì)輸送的職責(zé),在運(yùn)行過(guò)程中管道的破壞往往是由腐蝕引起的。據(jù)統(tǒng)計(jì),我國(guó)每年因?yàn)榻饘俑g引起的損失超過(guò)400億元。因此對(duì)管道的腐蝕開(kāi)展研究具有十分可觀的經(jīng)濟(jì)效益。
高效的腐蝕監(jiān)測(cè)及預(yù)警能力,可以有效預(yù)防管道腐蝕,從而避免相關(guān)事故的發(fā)生。管道在運(yùn)行過(guò)程中,面臨著介質(zhì)沖刷、酸性離子腐蝕以及氫腐蝕。管道腐蝕隨工藝環(huán)境及工藝介質(zhì)的不同而發(fā)生變化,腐蝕機(jī)理也較為復(fù)雜。改進(jìn)工藝條件、設(shè)備材料可提高管道的安全管理,除此之外,通過(guò)預(yù)測(cè)腐蝕速率提前預(yù)警管道的腐蝕失效也可以為安全管理人員制定管道維修管理計(jì)劃提供有力的理論依據(jù)。
一、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿大腦中神經(jīng)元和突觸的結(jié)構(gòu),將數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)化為如圖1所示的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。隱藏層及權(quán)值函數(shù)的存在,使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性大為提高。在訓(xùn)練過(guò)程中,輸入層的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)權(quán)值求和后輸送到下一層的神經(jīng)元當(dāng)中,然后經(jīng)過(guò)激活函數(shù)映射后具備了非線(xiàn)性的表達(dá)能力。
圖1 三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖
二、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)之上對(duì)序列特征的數(shù)據(jù)做了改進(jìn),將隱藏層的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)通過(guò)新的權(quán)值連接起來(lái),使得隱藏層之間的神經(jīng)元不在是獨(dú)立的個(gè)體,而是與序列前一步的神經(jīng)元相關(guān),如圖2所示。
圖2 三層RNN示意圖
權(quán)值連接使隱藏層的神經(jīng)元具有攜帶一序列神經(jīng)元信息和處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的能力。其中,隱藏層神經(jīng)元的數(shù)學(xué)表達(dá)式為:S(t)=f[wx·x(t)+ws·x(t-1)],式中:S(t)為t時(shí)刻隱藏層神經(jīng)元的值;f(x)為激活函數(shù);w為權(quán)值;x(t)為t時(shí)刻輸入端的時(shí)間序列值。對(duì)于輸出層來(lái)說(shuō),其滿(mǎn)足數(shù)學(xué)表達(dá)式:y(t)=g[wy·S(t)],式中:y(t)為t時(shí)刻輸出層的結(jié)果;g(x)為激活函數(shù);w為權(quán)值。將時(shí)序數(shù)據(jù)作為輸入層輸入到RNN中進(jìn)行訓(xùn)練預(yù)測(cè)建模,下一時(shí)刻輸出端數(shù)據(jù)y(t+1)就由當(dāng)前時(shí)刻輸出端數(shù)據(jù)y(t)及(t-n)時(shí)刻的輸入端數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)權(quán)值訓(xùn)練后得到。訓(xùn)練結(jié)束即完成腐蝕速率的RNN時(shí)序模型建立,根據(jù)此模型就可以計(jì)算出下一時(shí)刻的數(shù)據(jù),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)管道腐蝕速率的預(yù)測(cè)。
三、案例演示
采用某化工廠腐蝕探針監(jiān)測(cè)到的1000小時(shí)內(nèi)的腐蝕速率數(shù)據(jù)建立RNN時(shí)序模型并對(duì)其有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。選取前90%數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行RNN建模運(yùn)算,后10%數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)以驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型的有效性。在RNN訓(xùn)練建模過(guò)程中,將訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的前七組數(shù)據(jù)作為輸入端數(shù)據(jù),第八組數(shù)據(jù)作為輸出端數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。隱藏層神經(jīng)元數(shù)量設(shè)置為15個(gè),迭代次數(shù)為2000次。訓(xùn)練結(jié)果如圖3所示
圖3 訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合結(jié)果
從圖3中可以看出,經(jīng)過(guò)迭代訓(xùn)練之后,基于RNN的輸出值能夠擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的真實(shí)值。因此,經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后的RNN的輸出結(jié)果可以反映訓(xùn)練數(shù)據(jù)中腐蝕速率的變化規(guī)律。
圖4 訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合結(jié)果的相對(duì)誤差
由圖4可以看出,訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合結(jié)果的相對(duì)誤差較小,因此可認(rèn)為此時(shí)通過(guò)RNN已經(jīng)構(gòu)建起了以900組腐蝕速率訓(xùn)練數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)模型,且該模型已學(xué)習(xí)到了腐蝕速率的變化規(guī)律。將腐蝕速率后10%的數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證RNN預(yù)測(cè)模型的有效性。將測(cè)試數(shù)據(jù)中的前七組數(shù)據(jù)作為輸入端數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練完畢的RNN模型當(dāng)中,輸出結(jié)果即為預(yù)測(cè)結(jié)果,將其與第八組數(shù)據(jù)即真實(shí)值進(jìn)行比較,結(jié)果如圖5所示。
圖5 測(cè)試數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果
從測(cè)試數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果可以看到,基于RNN預(yù)測(cè)的腐蝕速率與真實(shí)的腐蝕速率趨勢(shì)一致,預(yù)測(cè)結(jié)果反映了腐蝕速率的變化規(guī)律。測(cè)試數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)值之間的最大相對(duì)誤差在15%以?xún)?nèi),如圖6所示。并且計(jì)算得到二者的均方誤差為0.00824%。
圖6 測(cè)試數(shù)據(jù)的相對(duì)誤差
因此,測(cè)試數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果可以證明通過(guò)RNN建立的腐蝕速率預(yù)測(cè)模型的有效性,該RNN模型可以根據(jù)前7小時(shí)的腐蝕速率預(yù)測(cè)第八個(gè)小時(shí)的腐蝕速率,為工廠的腐蝕預(yù)警管理決策提供信息。
四、結(jié)論
RNN隱藏層神經(jīng)元可以傳遞前序列數(shù)據(jù)的信息到下一層神經(jīng)元中,這為腐蝕速率的預(yù)測(cè)提供了理論基礎(chǔ)。將現(xiàn)場(chǎng)腐蝕探針監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)輸入RNN中進(jìn)行訓(xùn)練建模以及驗(yàn)證。結(jié)果表明RNN在經(jīng)過(guò)迭代訓(xùn)練后,可以學(xué)習(xí)腐蝕速率的變化特征,預(yù)測(cè)下一時(shí)刻的腐蝕速率,為現(xiàn)場(chǎng)腐蝕決策提供有效的預(yù)警信息。
五、夢(mèng)能服務(wù)與支持
1、免費(fèi)樣品
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申請(qǐng)用量:在1KG以?xún)?nèi)免費(fèi)送貨上門(mén)。
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3、服務(wù)團(tuán)隊(duì)
夢(mèng)能對(duì)技術(shù)服務(wù)團(tuán)隊(duì)始終進(jìn)行一系列的標(biāo)準(zhǔn)化管理,從專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)到日常報(bào)告的管理都有一整套完善的體系。夢(mèng)能公司每年都會(huì)對(duì)技術(shù)服務(wù)人員進(jìn)行定期的技術(shù)培訓(xùn)和能力審計(jì),以使每一位技術(shù)服務(wù)人員保持高水準(zhǔn)的專(zhuān)業(yè)素質(zhì),每一位技術(shù)服務(wù)人員都配備先進(jìn)的涂裝檢驗(yàn)儀器,儀器設(shè)備均按規(guī)定的時(shí)間期限進(jìn)行定期校驗(yàn),以保證每套儀器設(shè)備工作狀況良好。
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